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Où puis-je trouver la légende des fichiers netCDF dans QGIS ?


j'utilise QGIS réaliser des cartes des superficies cultivées en maïs, riz et blé au niveau mondial. J'ai trouvé ces excellents fichiers netCDF : http://www.geog.mcgill.ca/landuse/pub/Data/175crops2000/NetCDF/

Voici un exemple des cartes qu'ils peuvent générer : Cartes

J'ai chargé les fichiers de maïs, de riz et de blé en tant que couches dans QGIS et j'obtiens un arc-en-ciel de couleurs. Le problème est, je n'ai aucune idée de ce qu'ils signifient. Selon la légende de la carte ci-dessus, l'échelle de couleurs indique "% de la superficie totale" ; les mêmes ensembles de données ont été utilisés - je pense - pour cette carte, où la légende indique « Superficie de manioc (pourcentage de terres cultivées) ».

Ces deux légendes sont un peu cryptiques (et les couleurs que j'obtiens dans QGIS sont d'environ 40). J'essaie donc de localiser où dans QGIS je peux trouver la légende "officielle" et les descriptions de ce que les couleurs indiquent. j'ai suivi le étapes ici et la légende que j'ai eue n'était que les noms des trois couches, sans couleurs. Si j'essaye un seul calque, j'obtiens le nom du calque et rien d'autre.


QGIS voit quatre bandes à l'intérieur du fichier netcdf et essaie d'en créer une image RVBA (rouge-vert-bleu-transparence). Cela pourrait avoir peu de sens.

Vous obtenez un meilleur résultat si vous cliquez sur le calque, accédez à l'onglet style et changez la coloration de multicolore à pseudo-couleur à une bande. Ensuite, vous pouvez classer les données et vous obtiendrez également une légende dans le tableau des couches.

Vous pouvez sélectionner la bande que vous souhaitez afficher, mais il n'y a pas beaucoup d'informations sur ce que les 4 bandes devraient contenir. Vous devez demander aux auteurs des données à ce sujet.


Chapitre 4 Symboliser les entités

Chaque couleur est une combinaison de trois dimensions perceptives : teinte, légèreté et saturation.

4.1.1 Teinte

Teinte est la dimension perceptive associée aux noms de couleurs. En règle générale, nous utilisons différentes teintes pour représenter différentes catégories de données.

Figure 4.1 : Un exemple de huit teintes différentes. Les teintes sont associées à des noms de couleurs comme le vert, le rouge ou le bleu.

Notez que les magentas et les violets ne font pas partie du spectre de la lumière visible naturelle, mais plutôt un mélange de rouges et de bleus (ou violets) des extrémités du spectre.

4.1.2 Légèreté

Légèreté (parfois appelé valeur) décrit la quantité de lumière réfléchie (ou émise) par une surface. La luminosité est une dimension importante pour représenter les données ordinales/intervalles/rapports.

Figure 4.2 : Huit teintes différentes (sur les colonnes) avec des valeurs de luminosité décroissantes (sur les lignes).

4.1.3 Saturation

Saturation (parfois appelé chrominance) est une mesure de la vivacité d'une couleur. Vous pouvez utiliser des couleurs saturées pour aider à distinguer les symboles de la carte. Mais attention lorsque vous manipulez la saturation, sa propriété doit être modifiée avec parcimonie dans la plupart des cartes.

Figure 4.3 : Huit teintes différentes (sur les colonnes) avec des valeurs de saturation décroissantes (sur les lignes).


Combinez plusieurs fichiers NetCDF dans un tableau multidimensionnel de séries temporelles python

J'utilise les données de plusieurs fichiers netcdf (dans un dossier sur mon ordinateur). Chaque fichier contient des données pour l'ensemble des États-Unis, pour une période de 5 ans. Les emplacements sont référencés en fonction de l'index d'une coordonnée x et y. J'essaie de créer une série chronologique pour plusieurs emplacements (cellules de grille), en compilant les périodes de 5 ans en une période de 20 ans (cela combinerait 4 fichiers). À l'heure actuelle, je suis capable d'extraire les données de tous les fichiers pour un emplacement et de les compiler dans un tableau à l'aide de numpy append. Cependant, je voudrais extraire les données pour plusieurs emplacements, en les plaçant dans une matrice où les lignes sont les emplacements et les colonnes contiennent les données de précipitations de la série chronologique. Je pense que je dois créer une liste ou un dictionnaire, mais je ne sais pas vraiment comment allouer les données à la liste/au dictionnaire dans une boucle.

Je suis nouveau sur python et netCDF, alors pardonnez-moi si c'est une solution facile. J'ai utilisé ce code comme guide, mais je n'ai pas trouvé comment le formater pour ce que j'aimerais faire : Python Lecture de plusieurs fichiers NetCDF Rainfall de taille variable

J'ai mis 3 fichiers sur dropbox pour que vous puissiez y accéder, mais je ne suis autorisé à publier que 2 liens. Les voici :


Où puis-je trouver la légende des fichiers netCDF dans QGIS ? - Systèmes d'information géographique

Les données maillées ou raster sont un format de données spatiales qui se compose d'une matrice de cellules, ou pixels, organisée en lignes et colonnes où chaque cellule contient une valeur pour chaque point de grille sur une surface bidimensionnelle. Les données maillées couvrent une zone, tandis que les données de station que vous pouvez obtenir pour une station Bureau particulière ne s'appliquent qu'à un seul emplacement géographique.

Les ensembles de données sont disponibles au format ARC ASCII et peuvent être portés dans un SIG ou un outil de visualisation de données spatiales similaire. Ils ne sont pas adaptés à une utilisation dans Microsoft Excel ou d'autres tableurs. Vous pouvez télécharger un exemple de fichier contenant les totaux des précipitations quotidiennes en grille pour l'Australie.

Quel est le format de données maillées ARC ASCII ?

Le format de données maillées ARC ASCII est un format ASCII non propriétaire qui peut être directement utilisé dans les progiciels ESRI SIG. Le format se compose de six lignes d'informations d'en-tête suivies des valeurs réelles des données maillées. Les informations d'en-tête indiquent les dimensions des données, le domaine géographique, la résolution des cellules et le code de la valeur « nodata ». Les données sont écrites par ligne, de sorte que le premier enregistrement de données d'un bloc contienne des valeurs pour les cellules de grille les plus au nord se déplaçant d'ouest en est. Le dernier enregistrement de données d'un bloc contient des valeurs pour les cellules de grille les plus au sud se déplaçant d'ouest en est.

Comment sont créées les grilles de données ?

Les données météorologiques sont extraites de la base de données nationale sur le climat du Bureau of Meteorology et de l'Australian Data Archive for Meteorology (ADAM). Ces données proviennent d'observations allant de stations au sol, d'observations en altitude, de satellites, de navires ou de bouées. Seules les données de qualité contrôlée sont utilisées.

Une technique d'analyse informatique applique ensuite un processus de moyenne pondérée aux données qui génère des points de grille à travers l'Australie. Cette technique d'analyse des points de grille fournit une moyenne objective pour chaque carré de la grille et permet des estimations utiles dans les zones où les données sont rares comme l'Australie centrale.

Chaque point de grille représente une zone carrée dont les côtés varient d'environ 5 kilomètres (0,05 degré) sur de nombreux produits de précipitations et de températures à 200 kilomètres (2 degrés) sur le produit de cyclone tropical. La taille des grilles est limitée par la densité des données à travers l'Australie.

Les cartes sont créées à partir de données maillées en analysant la grille et en attribuant des lignes de contour dans des progiciels de cartographie.

Chaque ensemble de données est livré avec des métadonnées complètes qui décrivent les caractéristiques importantes de chaque produit.

Qu'est-ce qu'un fichier de formes ? Les fichiers de formes sont un format de données spatiales courant pour représenter des données d'entités géographiques telles que les limites des États, les rues, les zones climatiques, les emplacements, la topographie, etc. Un fichier de formes se compose de plusieurs fichiers : un fichier principal (*.shp), un fichier d'index (*.shx ), une table dBASE (*.dbf) et un fichier de projection optionnel (.prj). Les trois fichiers (*.shp), (*.shx) et (*dbf) sont indispensables et permettent de visualiser ou d'utiliser des shapefiles. Qu'est-ce qu'un système de coordonnées (données), comment sont-ils utilisés pour les données et les cartes climatiques ?

Une référence est une surface mathématique sur laquelle est basé un système de cartographie et de coordonnées. L'Australie a adopté le système de référence géocentrique de l'Australie (GDA94) en janvier 2000.

Les systèmes de coordonnées fournissent une information de référence commune (coordonnées) pour déterminer de manière unique la position d'un endroit ou d'une zone particulière à la surface de la terre. Il existe deux types courants de systèmes de coordonnées : les systèmes de coordonnées géographiques (GCS) et les systèmes de coordonnées projetées (PCS).

Un système de coordonnées géographiques (GCS) est un système de coordonnées qui permet d'identifier un emplacement particulier par un ensemble d'unités de degrés de latitude et de longitude. Un système de coordonnées projetées est utilisé pour projeter des cartes de la surface sphérique de la Terre sur un plan de coordonnées cartésien bidimensionnel, c'est-à-dire pour créer des cartes plates d'une surface courbe.

Les ensembles de données maillées climatiques sont créés à l'aide d'un système de coordonnées géographiques (GCS) sur le datum GDA 94. Les jeux de données utilisant les coordonnées GCS peuvent être utilisés dans différents systèmes de projection. Les cartes climatiques du Bureau sont créées à l'aide de la projection conique conforme de Lambert. Cette projection dépeint la forme physique de l'Australie avec plus de précision que d'autres systèmes de projection.

Le Network Common Data Form (netCDF) a été développé par UNIDATA et est un format de données standard ouvert et indépendant de la machine qui prend en charge la création, l'accès et le partage d'ensembles de données scientifiques orientés réseau. Il est couramment utilisé en climatologie, météorologie, océanographie et applications SIG. Un fichier netCDF contient toutes les métadonnées nécessaires pour extraire et comprendre les données du fichier.
Des informations détaillées et des outils pour l'utilisation et la visualisation des fichiers netCDF sont disponibles sur :
https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/software.html

Que sont les métadonnées ? Les métadonnées géospatiales sont contenues dans un document récapitulatif fournissant le contenu, la qualité, le type, la création et les informations spatiales sur un ensemble de données. Ils peuvent être stockés dans n'importe quel format tel qu'un fichier texte, un langage de balisage extensible (XML) ou un enregistrement de base de données. Les métadonnées rendent les informations spatiales plus utiles à tous les types d'utilisateurs en facilitant la documentation, la localisation des ensembles de données et en indiquant aux utilisateurs comment interpréter et utiliser les données.


Ressources de données : FAQ sur la lecture des fichiers PSL netCDF

Sur votre site, vos responsables informatiques maintiennent deux listes de noms de domaine. L'un est le nom avant et l'autre est l'inverse. Souvent, seul le nom de transfert est tenu à jour. C'est celui qui est utilisé lorsque vous dites que vous voulez vous connecter à votre machine et donner son nom. Le nom de transfert se traduit par l'adresse IP. Mais, il y a aussi une table qui garde la trace du nom inversé, celui qui répond à la question, quel nom appartient à cette adresse IP.

Espérons que votre gestionnaire de système comprendra à partir de ce message ce qui est demandé et pourra corriger le problème en quelques minutes de travail. Une autre solution pourrait être d'essayer votre ftp à partir d'une autre machine. Comment puis-je obtenir plus d'informations sur la température de la peau ? Au-dessus des glaces de terre et de mer, la température de la peau est une variable pronostique. Au-dessus de l'eau libre, la température de la peau est fixée à sa valeur initiale (à partir des données Reynolds SST). Les analyses de la SST de Reynolds ont été effectuées chaque semaine et la SST reconstruite a été effectuée mensuellement. Les analyses ont été interpolées linéairement aux valeurs quotidiennes qui ont été utilisées pour les quatre analyses (c'est-à-dire que 0, 6, 12 et 18Z ont les mêmes valeurs SST).

Les fichiers qui contiennent la température cutanée 4 fois par jour sont de la forme :

Les fichiers qui contiennent les moyennes quotidiennes de température cutanée sont de la forme :

Le fichier qui contient les valeurs mensuelles de température cutanée est :

Températures de l'air maillées de la réanalyse NCEP/NCAR à PSL

pression/air.YY.nc : Température (K) à 17 niveaux. Classe A. (Page 463 Colonne 1)

surface/air.sig995.YY.nc : Température au niveau sigma le plus bas (K). Classe B. (Page 463 Colonne 1)

surface_gauss/air.2m.gauss.YY.nc : Température à 2 mètres (K). Classe B. (Page 464 Colonne 1)

surface_gauss/skt.sfc.gauss.YY.nc : Température à la surface (température de la peau) K. Classe B. (Page 464 Colonne 1)

tropopause/air.tropp.YY.nc : Température à la tropopause (K). Classe A. (Page 463 Colonne 1)

La classe A indique que la variable d'analyse est fortement influencée par les données observées et, par conséquent, c'est la classe la plus fiable.

La classe B indique que, bien qu'il existe des données d'observation qui affectent directement la valeur de la variable, le modèle a également une très forte influence sur la valeur d'analyse.

  1. Tout d'abord, accédez à la page de recherche générale pour trouver les données que vous souhaitez récupérer.
  2. Mettez en surbrillance (cliquez sur) le(s) jeu(x) de données et/ou variable(s) qui vous intéressent.

Ensemble de données : Variable NCEP : Pression au niveau de la mer

REMARQUE : Si vous créez un tracé, ce sera la MOYENNE des pas de temps (et d'autres plages comme les niveaux dans la direction z), mais le fichier contient les pas de temps individuels.

Comment la tropopause est-elle calculée dans la réanalyse ? Comment la tropopause est-elle identifiée ? La tropopause dans la réanalyse est calculée à partir de l'analyse de la température sur les champs de niveau sigma du modèle. Ceci afin d'éviter une interpolation inutile de sigma à pression. La définition de la tropopause dans le post-processeur du NCEP est la suivante :

LA TROPOPAUSE EST IDENTIFIÉE PAR LE NIVEAU LE PLUS BAS AU-DESSUS DE 450 MB O LE TAUX DE COUPE DE TEMPERATURE -DT/DZ DEVIENT INFERIEUR A 2 K/KM. LA TROPOPAUSE N'EST PAS AUTORISEE SUPERIEURE A 85 MB. LES INTERPOLATIONS DES VARIABLES A LA TROPOPAUSE SE FONT LINEAIREMENT EN LOG DE PRESSION.

Personne n'a soigneusement examiné le produit de sorte que vous devrez peut-être faire une vérification par rapport à l'observation par radiosonde avant de l'utiliser. Il peut être un peu bruyant, par conséquent, un certain filtrage spatial peut être nécessaire. Que signifie l'instruction suivante : « Les données des fichiers netCDF sont compressées » ? La plupart des données de nos fichiers netCDF sont compressées. C'est-à-dire qu'ils ont été transformés par un facteur d'échelle et un décalage supplémentaire pour réduire le stockage nécessaire à deux octets par valeur. Lorsque vous extrayez les entiers courts, vous devez décompresser les données pour récupérer les valeurs de données à virgule flottante correctes. Les fichiers de données qui contiennent des données compressées auront un décalage d'ajout différent de zéro et/ou un facteur d'échelle différent de 1.


4. Types de coordonnées

Quatre types de coordonnées reçoivent un traitement spécial par ces conventions : latitude, longitude, verticale et heure. Nous continuons d'appuyer le rôle spécial que le unités et positif les attributs jouent dans la convention COARDS pour identifier le type de coordonnées. Nous étendons COARDS en fournissant des définitions explicites de coordonnées verticales sans dimension. Les définitions sont associées à une variable de coordonnées via le nom_standard et formule_termes les attributs. Pour une compatibilité descendante avec COARDS, l'utilisation de ces attributs n'est pas requise, mais est fortement recommandée.

Parce que l'identification d'un type de coordonnées par ses unités est compliquée en nécessitant l'utilisation d'un progiciel externe [UDUNITS] , nous proposons deux méthodes optionnelles qui permettent une identification directe. L'attribut axe peut être attaché à une variable coordonnée et recevoir l'une des valeurs X , Oui , Z ou alors T qui représentent respectivement une longitude, une latitude, un axe vertical ou un axe temporel. Alternativement le nom_standard L'attribut peut être utilisé pour une identification directe. Mais notez que ces attributs facultatifs s'ajoutent aux métadonnées COARDS requises.

Les types de coordonnées autres que la latitude, la longitude, la verticale et l'heure sont autorisés. Pour identifier les coordonnées spatiales génériques, nous recommandons que le axe attribut soit attaché à ces coordonnées et donné l'une des valeurs X , Oui ou alors Z . Les valeurs X et Oui pour l'attribut d'axe doit être utilisé pour identifier les variables de coordonnées horizontales. Si les axes X et Y sont identifiés, X-Y-haut doit définir un système de coordonnées droitier, c'est-à-dire que la rotation de la direction X positive à la direction Y positive se fait dans le sens inverse des aiguilles d'une montre si elle est vue de dessus. Nous recommandons fortement que les variables de coordonnées soient utilisées pour tous les types de coordonnées chaque fois qu'elles sont applicables.

Les méthodes d'identification des types de coordonnées décrites dans cette section s'appliquent à la fois aux variables de coordonnées et aux variables de coordonnées auxiliaires nommées par le coordonnées attribut (voir Chapitre 5, Systèmes de coordonnées).

Les valeurs d'une variable de coordonnées ou d'une variable de coordonnées auxiliaires indiquent les emplacements des points de grille. Les emplacements des limites entre les cellules sont indiqués par des variables de limites (voir Section 7.1, « Limites des cellules »). Si les limites ne sont pas fournies, une application peut raisonnablement supposer que les points de grille se trouvent au centre des cellules, mais nous n'exigeons pas cela dans cette norme.

4.1. Coordonnée de latitude

Les variables représentant la latitude doivent toujours inclure explicitement le unités attribut il n'y a pas de valeur par défaut. Le unités L'attribut sera une chaîne formatée selon le fichier udunits.dat. L'unité de latitude recommandée est degrés_nord . Sont également acceptables degré_nord , degré_N , degrés_N , degréN , et degrésN .

Les rédacteurs d'applications doivent noter que le package Udunits ne reconnaît pas la directionnalité impliquée par la partie "nord" de la spécification de l'unité. Il ne reconnaît que sa taille, c'est-à-dire que 1 degré est défini comme pi/180 radians. Par conséquent, la détermination qu'une coordonnée est un type de latitude doit être effectuée via une correspondance de chaîne entre l'unité donnée et l'une des formes acceptables de degrés_nord .

En option, le type de latitude peut être indiqué en plus en fournissant le nom_standard attribut avec la valeur latitude , et/ou le axe attribut avec la valeur Oui .

Les coordonnées de latitude par rapport à un pôle en rotation doivent être données en unités de degrés , ne pas degrés_nord ou équivalents, car les applications qui utilisent les unités pour identifier les axes n'auraient aucun moyen de distinguer un tel axe de la latitude réelle, et pourraient dessiner des côtes incorrectes, par exemple.

4.2. Coordonnée de longitude

Les variables représentant la longitude doivent toujours inclure explicitement le unités attribut il n'y a pas de valeur par défaut. Les unités attribut sera une chaîne formatée selon le fichier udunits.dat. L'unité de longitude recommandée est degrés_est . Sont également acceptables degré_est , degré_E , degrés_E , degréE , et degrésE .

Les rédacteurs d'applications doivent noter que le package Udunits a une reconnaissance limitée de la directionnalité impliquée par la partie "est" de la spécification de l'unité. Il définit degrés_est être pi/180 radians, et donc équivalent à degrés_nord . Nous recommandons la détermination qu'une coordonnée est un type de longitude doit être effectuée via une correspondance de chaîne entre l'unité donnée et l'une des formes acceptables de degrés_est .

En option, le type de longitude peut être indiqué en plus en fournissant le nom_standard attribut avec la valeur longitude , et/ou le axe attribut avec la valeur X .

Les coordonnées de longitude par rapport à un pôle en rotation doivent être données en unités de degrés , ne pas degrés_est ou équivalents, car les applications qui utilisent les unités pour identifier les axes n'auraient aucun moyen de distinguer un tel axe de la longitude réelle, et pourraient tracer des côtes incorrectes, par exemple.

4.3. Coordonnée verticale (hauteur ou profondeur)

Les variables représentant les axes dimensionnels de hauteur ou de profondeur doivent toujours inclure explicitement le unités attribut il n'y a pas de valeur par défaut.

La direction du positif (c'est-à-dire la direction dans laquelle les valeurs des coordonnées augmentent), que ce soit vers le haut ou vers le bas, ne peut pas dans tous les cas être déduite des unités. La direction du positif est utile pour les applications affichant les données. Pour cette raison, l'attribut positif tel que défini dans la norme COARDS est requis si les unités de l'axe vertical ne sont pas une unité de pression valide (une détermination qui peut être effectuée à l'aide de la routine udunits, utScan) —   sinon, son inclusion est facultative. Le positif l'attribut peut avoir la valeur en haut ou alors vers le bas (insensible à la casse). Cet attribut peut être appliqué aux variables de coordonnées ou aux variables de coordonnées auxiliaires qui contiennent des données de coordonnées verticales.

Par exemple, si un fichier océanographique netCDF code la profondeur de la surface en 0 et la profondeur de 1 000 mètres en 1 000, l'axe utilisera les attributs suivants :

Si, d'autre part, la profondeur de 1000 mètres était représentée par -1000 alors la valeur de la positif l'attribut aurait été en haut . Si la unités la valeur de l'attribut est une unité de pression valide la valeur par défaut du positif l'attribut est vers le bas .

Une coordonnée verticale sera identifiable par :

la présence de l'attribut positif avec une valeur de en haut ou alors vers le bas (insensible à la casse).

En option, le type vertical peut être indiqué en plus en fournissant le nom_standard attribut avec une valeur appropriée, et/ou le axe attribut avec la valeur Z .

4.3.1. Coordonnée verticale dimensionnelle

Le unités L'attribut pour les coordonnées dimensionnelles sera une chaîne formatée selon le fichier udunits.dat. Les unités acceptables pour les variables de coordonnées verticales (profondeur ou hauteur) sont :

unités de pression répertoriées dans le fichier udunits.dat . Pour les axes verticaux, les plus couramment utilisés incluent : bar , millibar , décibar , atmosphère (atm) , pascal (Pa) , et hPa .

unités de longueur répertoriées dans le fichier udunits.dat. Pour les axes verticaux, les plus couramment utilisés comprennent mètre (mètre, m) , et kilomètre (km) .

d'autres unités répertoriées dans le fichier udunits.dat qui peuvent, dans certaines circonstances, faire référence à la position verticale comme les unités de densité ou de température.

Les formes plurielles sont également acceptables.

4.3.2. Coordonnée verticale sans dimension

Le unités L'attribut n'est pas requis pour les coordonnées sans dimension. Pour une compatibilité descendante avec COARDS, nous continuons à autoriser le unités attribut pour prendre l'une des valeurs : niveau , couche , ou alors sigma_level . Ces valeurs ne sont pas reconnues par le package Udunits et sont considérées comme une fonctionnalité obsolète dans la norme CF.

Pour les coordonnées verticales sans dimension, nous étendons la norme COARDS en utilisant le nom_standard attribut pour associer une coordonnée à sa définition de l'annexe D, Coordonnées verticales sans dimension . La définition fournit un mappage entre les valeurs de coordonnées sans dimension et les valeurs dimensionnelles qui peuvent indiquer de manière positive et unique l'emplacement des données. Un nouvel attribut, formule_termes , est utilisé pour associer des termes dans les définitions à des variables dans un fichier netCDF. Pour maintenir la rétrocompatibilité avec COARDS, l'utilisation de ces attributs n'est pas obligatoire, mais est fortement recommandée.

Dans cet exemple le nom_standard valeur atmosphère_sigma_coordinate identifie la définition suivante de l'annexe D, Coordonnées verticales sans dimension qui spécifie comment calculer la pression au point de grille (n,k,j,i)j et je sont des indices horizontaux, k est un indice vertical, et m est un indice de temps :

Le formule_termes l'attribut associe la variable lev avec le terme sigma , la variable PS avec le terme ps , et la variable PTOP avec le terme ptop . Ainsi la pression au point de grille (n,k,j,i) serait calculé par

4.4. Coordonnée de temps

Les variables représentant le temps doivent toujours inclure explicitement le unités attribut il n'y a pas de valeur par défaut. Le unités L'attribut prend une valeur de chaîne formatée conformément aux recommandations du package Udunis [UDUNITS] . L'extrait suivant de la documentation Udunis explique l'encodage des unités de temps par exemple :

Les unités de temps acceptables sont répertoriées dans le fichier udunits.dat. La plus couramment utilisée de ces chaînes (et leurs abréviations) comprend jour (j) , heure (h, h) , minute (minute) et seconde (sec, s) . Les formes plurielles sont également acceptables. La chaîne d'heure de référence (apparaissant après l'identifiant puisque ) peut inclure la date et l'heure uniquement ou la date, l'heure et le fuseau horaire. L'heure de référence est requise. Une période de référence dans l'année 0 a une signification particulière (voir Section 7.4, « Statistiques climatologiques »).

Remarque : si le fuseau horaire est omis, la valeur par défaut est UTC, et si l'heure et le fuseau horaire sont omis, la valeur par défaut est 00:00:00 UTC.

Nous recommandons que l'unité année être utilisé avec prudence. Le package Udunis définit un année soit exactement 365,242198781 jours (l'intervalle entre 2 passages successifs du soleil à l'équinoxe de printemps). Ce n'est pas une année civile. Udunits comprend les définitions suivantes pour les années : a commune_année est de 365 jours, un année bissextile est de 366 jours, un Julien_année est de 365,25 jours, et un année_grégorienne est de 365,2425 jours.

Pour des raisons similaires, l'unité mois , qui est défini dans udunits.dat pour être exactement année/12 , doit également être utilisé avec prudence.

Une coordonnée temporelle est identifiable à partir de sa seule chaîne d'unités. Les routines Udunits utScan() et utIsTime() peut être utilisé pour faire cette détermination.

En option, la coordonnée temporelle peut être indiquée en plus en fournissant le nom_standard attribut avec une valeur appropriée, et/ou le axe attribut avec la valeur T .

4.4.1. Calendrier

Afin de calculer une nouvelle date et heure en fonction d'une date de base, d'une heure de base et d'un incrément de temps, il faut savoir quel calendrier utiliser. Pour cela, nous recommandons que le calendrier soit spécifié par l'attribut calendrier qui est affecté à la variable de coordonnée de temps. Les valeurs actuellement définies pour calendrier sommes:

Calendrier mixte grégorien/julien tel que défini par Udunits. C'est la valeur par défaut.

proleptique_grégorien

Un calendrier grégorien étendu aux dates antérieures au 1582-10-15. Autrement dit, une année est une année bissextile si (i) elle est divisible par 4 mais pas par 100 ou (ii) elle est divisible par 400.

pas de saut ou alors 365_jour

Calendrier grégorien sans années bissextiles, c'est-à-dire que toutes les années durent 365 jours.

all_leap ou alors 366_jour

Calendrier grégorien, chaque année étant une année bissextile, c'est-à-dire que toutes les années durent 366 jours.

Toutes les années sont de 360 ​​jours divisés en mois de 30 jours.

Le calendrier l'attribut peut être défini sur rien dans des expériences climatiques qui simulent une période fixe de l'année. La période de l'année est indiquée par la date dans l'heure de référence du unités attribut. Les coordonnées temporelles qui pourraient s'appliquer dans une expérience de juillet perpétuel sont données dans l'exemple suivant.

Ici, tous les jours simulent les conditions du 15 juillet, cela n'a donc aucun sens de leur donner des dates différentes. Les coordonnées temporelles sont interprétées comme 0, 1, 2, etc. jours depuis le début de l'expérience.

Si aucun des calendriers définis ci-dessus ne s'applique (par exemple, des calendriers appropriés à une ère paléoclimatique différente), un calendrier non standard peut être défini. Les durées de chaque mois sont explicitement définies avec le mois_longueurs attribut de l'axe du temps :

Un vecteur de taille 12, spécifiant le nombre de jours dans les mois de janvier à décembre (dans une année non bissextile).

Si les années bissextiles sont incluses, alors deux autres attributs de l'axe du temps doivent également être définis :

Un exemple d'année bissextile. On suppose que toutes les années qui diffèrent de cette année par un multiple de quatre sont également des années bissextiles. Si cet attribut est absent, on suppose qu'il n'y a pas d'années bissextiles.

Valeur comprise entre 1 et 12, spécifiant quel mois est allongé d'un jour les années bissextiles (1 = janvier). Si cet attribut n'est pas présent, février (2) est supposé. Cet attribut est ignoré si année bissextile n'est pas spécifié.

Le calendrier L'attribut n'est pas requis lorsqu'un calendrier non standard est utilisé. Il suffit de définir le calendrier à l'aide de la mois_longueurs attribut, avec année bissextile , et bissextile_mois le cas échéant. Cependant, le calendrier L'attribut est autorisé à prendre des valeurs non standard et dans ce cas, il est nécessaire de définir le calendrier non standard à l'aide des attributs appropriés.

Le calendrier mixte grégorien/julien utilisé par Udunits est expliqué dans l'extrait suivant de la page de manuel udunits(3) :

En raison de problèmes causés par la discontinuité dans le calendrier mixte grégorien/julien par défaut, nous recommandons fortement que ce calendrier ne soit utilisé que lorsque la coordonnée de temps ne traverse pas la discontinuité. Pour les coordonnées temporelles qui traversent la discontinuité, le proleptique_grégorien calendrier doit être utilisé à la place.

4.5. Axe discret

Les coordonnées spatio-temporelles décrites dans les sections 4.1-4.4 sont des variables continues, et d'autres quantités géophysiques peuvent également servir de variables de coordonnées continues, par exemple la densité, la température ou la longueur d'onde du rayonnement. En revanche, à certaines fins, il existe un besoin pour un axe d'une variable de données qui indique soit une liste ordonnée, soit une collection non ordonnée, et ne correspond à aucune variable de coordonnées continue. Par conséquent, un tel axe peut être appelé “discret”. Un axe discret a une dimension mais peut ne pas avoir de variable de coordonnée. Au lieu de cela, il peut y avoir une ou plusieurs variables de coordonnées auxiliaires avec cette dimension (voir le préambule de la section 5). Les sections suivantes définissent diverses applications des axes discrets, par exemple la section 6.1.1 “Régions géographiques”, la section 7.3.3 “Statistiques s'appliquant aux portions de cellules”, la section 9.3 “Représentation des collections d'entités dans les variables de données&# 8221.


Où puis-je trouver la légende des fichiers netCDF dans QGIS ? - Systèmes d'information géographique

Symboles géologiques pour cartes numériques et SIG

La symbologie est importante dans les cartes, car les cartes sont intrinsèquement la représentation symbolique, à l'échelle, du monde réel ou d'une planète.

Pendant des années, les cartes géologiques ont été produites par des programmes de PAO, et les cartes géologiques n'étaient que de simples dessins, comme au siècle précédent, lorsque le papier était le seul support disponible pour la distribution des cartes.

De nos jours, les SIG et les cartes bâclées basées sur le Web sont répandus, ce qui nécessite une géologie géolocalisée.

Cependant, nous aimons tous les belles cartes, et les belles cartes géologiques ont des symboles corrects et lisibles. donc ici nous comblons le vide !

D'O VIENNENT CES SYMBOLES ?

Certaines études géologiques au niveau national ont publié le jeu de symboles qu'elles utilisent dans leur production cartographique officielle. BGS et USGS ont fait un excellent travail dans ce sens.

Les définitions actuellement publiées sont :

Andrea Nass et d'autres ont mis en œuvre la section 25 - Caractéristiques de la géologie planétaire pour le logiciel ESRI. Dans ce projet, nous alignons le jeu de symboles sur d'autres formats pris en charge par d'autres progiciels.

INTEROPÉRABILITÉ DES SYMBOLES NUMÉRIQUES

Les développements logiciels amènent également le développement de différents formats numériques pour les fichiers. Ceci est également valable pour la symbologie, et donc en 2016, il n'y a pas de solution simple qui fonctionnera pour tous les packages SIG/cartographie. Espérons que le consortium OpenGis fournira les spécifications d'un format ouvert interopérable qui facilitera la vie de tous une fois qu'il sera implémenté dans chaque progiciel. Mais jusqu'à ce que ce ne soit pas vrai, nous pouvons synchroniser différents formats, qui habilleront les cartes selon les spécifications officielles (dans notre cas, celle du FGDC)

ANNUAIRES DE CE PROJET

Les répertoires de ce projet sont orientés vers la définition du progiciel et du format.

  • QGis: format de QGis, basé sur XML
  • ESRI: format propre à ESRI
  • SVG: Le format vectoriel évolutif est pris en charge par QGis.
  • SE/SLD: La norme OpenGIS® Symbology Encoding Standard fournit un moyen de décrire la symbologie indépendamment du logiciel utilisé. SLD permet d'appliquer le codage de symbologie (SE) aux cartes. QGis et l'ArcServer d'ESRI prennent en charge SLD
  • documents: Répertoire des documents, où est conservé le pdf du FGDC ainsi que d'autres documents de support.

Le développement d'une bibliothèque de symboles géologiques pour QGis se trouve dans le référentiel geologic-symbols-qgis, où vous trouverez des instructions sur la façon d'installer la bibliothèque sur votre ordinateur.

Suivez les instructions de ce document :

  • A. Nass, S. van Gasselt, R. Jaumann, H. Asche, Implémentation de symboles cartographiques pour la cartographie planétaire dans les systèmes d'information géographique, Planetary and Space Science, Volume 59, Issues 11-12, September 2011, Pages 1255-1264, ISSN 0032-0633, http://dx.doi.org/10.1016/j.pss.2010.08.022. (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002063310002606)

Nous travaillons actuellement sur les packages ci-dessus. Les contributions sont les bienvenues avec enthousiasme.

Le problème d'avoir une symbologie significative dans les logiciels modernes est dans l'air depuis un certain temps. De la même manière que ce projet, d'autres exemples sont disponibles et créent activement des solutions intéressantes.

Tous les symboles développés ici sont distribués avec une licence Creative Common 3.0 Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0).

Cela signifie que vous pouvez utiliser, copier, distribuer et améliorer ces symboles MAIS vous pourriez être aimable de citer notre travail comme indiqué dans la mention légale ci-dessous :

2012-2016 (c) Andrea Nass, Alessandro Frigeri

POURQUOI DOIS-JE CITER CE TRAVAIL ?

Parce que nous travaillons pour vous ! Sérieusement, développer ceci est un processus qui prend du temps - mais nous pensons que ce projet se traduira par des cartes belles et plus compréhensibles à l'étranger.

Utilisation du matériel numérique de ce site :

  • Andrea Nass et Alessandro Frigeri. Symboles géologiques pour la cartographie numérique et SIG. Récupéré [date d'aujourd'hui] sur https://github.com/afrigeri/geologic-symbols

Les symboles géologiques ESRI pour les planètes ont été produits par Andrea Nass et décrits dans un article scientifique :


6.2 Comment créer un bon carte

Voici un exemple de mise en page de carte qui présente plusieurs mauvaises pratiques.

Figure 6.2 : Exemple d'un mauvais carte. Pouvez-vous identifier les éléments problématiques dans cette carte ?

Une bonne carte établit un visual hierarchy that ensures that the most important elements are at the top of this hierarchy and the least important are at the bottom. Typically, the top elements should consist of the main map body, the title (if this is a standalone map) and a legend (when appropriate).

When showcasing Choropleth maps, it’s best to limit the color swatches to less than a dozen–it becomes difficult for the viewer to tie too many different colors in a map to a color swatch element in the legend. Also, classification breaks should not be chosen at random but should be chosen carefully for example adopting a quantile classifications scheme to maximize the inclusion of the different color swatches in the map or a classification system designed based on logical breaks (or easy to interpret breaks) when dictated by theory or cultural predisposition.

Scale bars et north arrows should be used judiciously and need ne pas be present in tous map. These elements are used to measure orientation and distances. Such elements are critical in reference maps such as USGS Topo maps and navigation maps but serve little purpose in a thematic map where the goal is to highlight differences between aerial units. If, however, these elements are to be placed in a thematic map, reduce their visual prominence (see Figure 6.3 for examples of scale bars). The same principle applies to the selection of an orientation indicator (north arrow) element. Use a small north arrow design if it is to be placed low in the hierarchy, larger if it is to be used as a reference (such as a nautical chart).

Figure 6.3: Scale bar designs from simplest (top) to more complex (bottom). Use the simpler design if it’s to be placed low in the visual hierarchy.

  • Titre et autre text elements should be concise and to the point. If the map is to be embedded in a write-up such as a journal article, book or web page, title and text(s) elements should be omitted in favor of figure captions and written description in the accompanying text.

Following the aforementioned guidelines can go a long way in producing a bon map. Here, a divergent color scheme is chosen whereby the two hues converge to the median income value. A coordinate system that minimizes distance error measurements and that preserves “north” orientation across the main map’s extent is chosen since a scale bar and north arrow are present in the map. The inset map (lower left map body) is placed lower in the visual hierarchy and could be omitted if the intended audience was familiar with the New England area. A unique (and unconventional) legend orders the color swatches in the order in which they appear in the map (i.e. following a strong north-south income gradient).

Figure 6.4: Example of an improved map.


Where do I find the legend for netCDF files in QGIS? - Systèmes d'information géographique

GeoNB is the Province of New Brunswick’s gateway to geographic information and related value-added applications.

  • Providing all users with easy access to geographic data, value-added applications and maps
  • Reducing duplication and costs through collaboration and the sharing of geographic data and infrastructure
  • Promoting and increasing the use of geographic data and maps

Server Status:

On October 1, 2020, Service New Brunswick issued the first separate Property Assessment Notice, as recommended in the 2017 special report into property assessment by New Brunswick’s Auditor General. [more]

Key improvements include: • Mobile friendly design, • Support for Apple and Android devices. [more]

The Province of New Brunswick has released over 23,000 square kilometers of LiDAR data acquired in 2018. This latest. [more]

The Province of New Brunswick has launched a new online web application making high resolution digital aerial imagery available for download. [more]

The Province of New Brunswick has launched a new online web application making provincial elevation data available. [more]

The Province of New Brunswick has released an additional 24,927 square kilometers of LiDAR data. [more]

A new app will give New Brunswickers access to flood forecast data for the Saint John River Basin on their mobile device. [more]

GeoNB was a gold sponsor and exhibitor at the first annual National Geomatics Competition, February 16 to 18. [more]

Natural Resources Canada has produced a set of High Resolution Digital Elevation Models (HRDEM) for New Brunswick. [more]


Subject: 6) Why isn't my favorite format on this list?

If you don't see a format you're interested in here, it could be one of three reasons. First of all, there are a lot of formats which are out of the scope of this newsgroup: it ain't named sci.data.formats for nuthin', you know. Formats used in commercial spreadsheet and word-processing software aren't scientific data formats, and aren't discussed in this group.

Second, it may be that nobody has given the FAQ organizer any information on sources for information on that format. So ask the newsgroup -- and if you do get a response, please let me know what it is!

Finally, you may ask on the net, and hear nothing, because the data format description just n'est pas publicly available. For most scientific data formats, this is a Bad Thing, and most archivists and scientists vouloir to have their format information available. If you have such information, but don't have resources to make it available, please ask around and see if you can get it into an FTP area or other resource. Please don't publicize private or proprietary formats without the permission of the author, though. This page generated from text FAQ Fri Oct 13 11:04:55 MDT 1995 by automatic process


Voir la vidéo: QGIS - Split Vector Layer - Split Polygons into individual shapefiles (Octobre 2021).